大数据的4v特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性） 。大数据特征的概念由维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出 。
Volume（大量性）
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数量是200PB，而历史上全人类总共说过得话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级 。
Velocity（高速性）
这是大数据区于传统数据挖掘的最显著特征 。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命 。
Variety（多样性）
这种典型的多样性也让数据呗分为结构化数据和非结构化数据 。相对于以往便储存的以数据库或文本为主的结构变化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等 。这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求 。
Value（价值性）
【大数据的4v特征分别是什么】价值密度的高低与数据总量的大小成反比 。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题 。
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